Media sosial adalah sebuah media online, di mana para penggunanya bisa
dengan mudah berpartisipasi, berbagi dan menciptakan sebuah postingan. Jejaring
sosial seperti Twitter merupakan bentuk media sosial yang paling umum digunakan
oleh masyarakat di seluruh dunia. Salah satu postingan-postingan pada media sosial
Twitter adalah tweet tentang Kereta Api Indonesia (KAI). Tweet-tweet tersebut
biasanya akan menghasilkan sentimen, di mana sentimen-sentimen tersebut dapat
diolah menjadi sebuah analisis sentimen.
Penelitian ini akan bertujuan untuk mengetahui analisis sentimen di media
sosial Twitter tentang kualitas layanan KAI dimasa setelah masa pandemi COVID-
19 berakhir dan mengetahui model machine learning yang terbaik dalam
melakukan analisis sentimen tersebut. Data yang akan digunakan adalah tweet
tentang @KAI121 pada rentang waktu 22 Juni 2023 hingga 31 Desember 2023.
Penelitian ini akan menggunakan model TF-IDF SVM, TF-IDF RF, TF-IDF KNN,
CV SVM, CV RF dan CV KNN yang akan digunakan untuk membandingkan mana
model machine learning yang terbaik.
Hasil sentimen setiap dimensi kualitas layanan KAI dimasa berakhirnya
pandemi COVID-19, menunjukkan bahwa penumpang KAI cenderung
menunjukkan respon yang cukup netral. Selain itu SVM menunjukkan performa
terbaik, baik menggunakan feature extraction CV ataupun TF-IDF, di mana selalu
memberikan akurasi yang tinggi yaitu lebih dari 80% pada setiap dimensi.